[发明专利]一种基于SMP的足球机器人超大点数FFT算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种适合SMP的超大点数快速傅里叶变换算法。

背景技术

快速傅里叶变换(FFT)是足球机器人雷达成像信号处理的关键技术，FFT的执行效率直接影响成像系统的性能。近年来高分辨、大测绘带宽的SAR成像系统的快速发展，使得FFT计算点数较大幅度的增加，带来了FFT计算面临处理器资源有限和执行效率降低两大问题，直接影响了SAR成像系统的研制进度。

现有FFT算法大都基于单核处理器进行研究，很少有文献涉及针对适用于对称多处理器(Symmetric Multiprocessor，SMP)的超大点数FFT算法研究。可以搜索到的有以下方法：

1)SingLeton算法，通过对蝶形进行重排，保证了处理器对内存的顺序操作，从而提升了处理速度，但是该重排的蝶形结构无法适用于SMP系统。

2)基于GPU分块的FFT算法，解决了图像容量较大引起的内存溢出问题，对于SAR成像中采用SMP计算FFT具有一定借鉴意义，但该算法很难移植到其它多核处理器平台。

3)将一维大点数FFT拆分成二维行列小点数来处理，在有限的资源下，为实现更大点数的FFT提供了解决方法，且在大点数时对性能有很大提升，但是该方法基于单核处理器来设计，并没有涉及多核处理器并行优化的研究。

随着FFT处理点数的增加，单核处理器的FFT算法不仅存在处理器资源受限的问题，而且其性能也很难满足现有应用系统对强实时性的要求。目前芯片技术的发展已经不能够适应摩尔定律和突破功率墙的限定，单核处理器性能已接近极限值，为了追求更高的处理性能，各芯片厂商采取在相同的面积上集成更多的处理器核。SMP汇集了一组处理器，它是应用十分广泛的并行技术，且越来越多的雷达信号处理系统开始采用SMP作为主要处理芯片。

发明内容

本发明的目的是提出一种适合SMP的超大点数FFT算法，以提升SAR成像信号处理性能。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于SMP的足球机器人超大点数FFT算法，设SMP的核处理个数为Q，待处理的一维大点数序列的长度为L＝2ⁿ，其特征在于，所述算法包括以下步骤：

步骤1、将一维大点数序列L拆分成M×N的二维矩阵，且行方向顺序存储在片外存储空间，M与N的值根据式(1)得到：

步骤2、由SMP的主核读取片外存储空间中Q列M长度的数据到片内共享空间，并转置成列方向连续；

步骤3、SMP的每个核分别计算一列M点FFT，FFT结果乘以铰链因子，其值Z(n₀，k₀)如式(2)所示，并将结果存储到片内共享空间，由SMP的主核原位写回片外存储空间：

式(2)中，n₀＝0，1，…，M-1，k₀＝0，1，…，N-1；

步骤4、重复步骤1～步骤3，完成列FFT和乘铰链因子计算，铰链因子只存储第1行数据，其他行的铰链因子由第1行的铰链因子重复计算得出；

步骤5、由SMP的主核读取片外存储空间中Q行N长度的数据到片内共享空间；

步骤6、SMP每个核分别计算一行N点FFT，并将结果转置存储到片内共享空间，由SMP的主核按照列顺序写回片外存储空间；

步骤7、重复步骤5～步骤6，完成行FFT计算，得到FFT计算结果。

本发明通过分析SMP并行处理系统架构特点，得出一种适用于SMP的超大点数FFT算法。该算法采取限定一维序列划分规则最大限度降低复数乘加运算量，并改变乘铰链因子方法减少了对存储资源的依赖，同时优化数据分布和存储访问来隐藏显性转置。实测结果表明，该算法适用于SMP平台，能够解决单核处理器较难实现超大点数FFT的问题，并在FFT存储资源利用和执行性能上均有明显提升。

附图说明

图1为基于SMP的分布式存储结构并行处理系统示意图；

图2为随FFT处理点数增加D的曲线图；

图3为单片SMP并行FFT处理流程及中间数据分布；

图4为基于TMS320C6678的1024k浮点数FFT实现流程图。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。